在工业世界，硬件像肌肉，软件像神经。过去很长一段时间，控制器、网络、接口和工艺逻辑紧紧“封装”在一起，这曾经是一种先进、高效的做法：在规模化标准化的生产模式，和相对单一的能源结构下，高度集成的软件与硬件能够换来确定性与可靠性。
然而，随着市场需求波动、能源结构加速变革、工业系统复杂度持续上升，紧密绑定的软硬件已从效率工具逐步转变为限制系统演进的边界。尤其是在算法和应用加速迭代的AI时代，企业面临更多挑战：面对固化的IT架构，企业如何推进数智化转型？如何以最低风险、最小投入实现AI赋能？
“解耦—重构—赋能”，打造持续演进的数智化底座
无论是制造业、基础设施、数据中心，还是交通运输行业，企业的技术部署日积月累，“系统重装”的代价难以承受。越来越多企业意识到：解除系统性桎梏，深度释放技术潜力，才是致胜未来的关键。
施耐德电气全球执行副总裁、中国及东亚区总裁尹正指出，“数智化转型的关键，并不在于引入多少新技术新设备，而在于能否打造一个持续演进、容纳并承载新技术能力的数智化底座。”
基于这一洞察，施耐德电气提出“解耦—重构—赋能”的技术路径，为各行各业的数智化转型提供了更友好的解决思路：首先，通过软件激活传统电气设备和工业设备的系统价值，使其可配置、可监控、可重组。其次，通过打造相互关联、灵活组合、快速协同的软硬件一体化架构，帮助企业摆脱对专有硬件的依赖，支持数据跨越多个软件系统，赋能软件连接更多硬件设备，使系统具备充分的灵活性与扩展性，从而形成可演进的数智化底座，构建长期转型的系统能力。
最后，当系统复杂度进一步提升，“看得见、管得住”已经不够时，企业需要具备主动分析、预测和优化的能力：在软硬件结合的数智化底座上，逐步引入AI能力，将AI应用深度融入业务流程和组织管理中，形成面向未来的竞争优势。
产业变革的底层逻辑，从“解耦”开始
在传统企业数智化转型的进程中，软硬件“解耦”往往是第一步。这不仅是一项技术需求，更是企业对灵活性、可持续投入和风险控制的综合权衡。
通过软硬件“解耦”，企业可以降低对特定硬件和封闭系统的依赖，打造内部的开放环境，使控制逻辑、数据和应用具备可迁移、可复用、可升级的能力，从而在不颠覆既有资产的前提下，持续引入新的数智化技术。
作为数字化转型专家，施耐德电气借助统一数字化平台与开放控制栈，把硬件的功能、数据与价值“抽象化”，以软件实现系统的灵活性、可扩展性。从用户的角度看，这也意味着更低的改造门槛、更可控的投资节奏，以及为AI应用预留的长期空间。
在具体实践中，施耐德电气提出了更有针对性的“解耦”路径：在工业领域，EcoStruxure开放自动化平台（EAE）支持将模块化的自动化控制程序从特定的PLC里释放出来，形成可组合、可移植、可重复部署、可持续升级的软件应用；在能源领域，施耐德电气一方面以软件系统全面覆盖“源网荷储”全场景，另一方面通过可扩展的工业软件与自动化设备，带动企业融入未来能源结构，同步提升制造效率和能源效率。
施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红指出：“无论是工业自动化还是能源管理，软硬件‘解耦’是企业构建数智底座的起点，基于此，企业能够自由组合软硬件能力，触达各个业务场景、覆盖所有业务流程，形成真正的数字化生产力。”
“重构”数智底座，实现从设备到运维的系统性整合
如果说“解耦”关注的是如何释放软硬件能力，那么“重构”则强调根据业务需求，将解耦后的能力组织成一个可长期运转的整体。事实上，大多数企业缺少的并不是设备和系统，而是能够把分散能力整合起来的统一框架。
施耐德电气就通过EcoStruxure这一企业级数字化架构，将现场设备、控制系统和业务应用纳入同一逻辑体系之中。在这一架构中，各类工业软件、能源管理软件，以及其他领域的专业软件深度融合，为企业打造实时、透明的数字孪生模型，帮助企业把分散的设计、建造、控制、运维和能效管理能力充分整合起来。
在大型基础设施、电网、重工业制造等能源与自动化深度交织的复杂场景中，这种重构能力尤为关键。基于能源管理和工业自动化的深厚积累，施耐德电气提出了独特的EcoStruxure Power and Process（EP&P）协同模式，将能源管理与生产、运维和安全等系统高度耦合，为企业用户提供覆盖全生命周期的实时单一视图，帮助企业在提升效率的同时，满足日益严格的能效和碳排放要求。这一模式不仅满足油气化工、钢铁、水泥等“能耗强度最高”行业的高效绿色需求，也为电网、交通枢纽等大型基础设施提供强大支持，推动从综合设计到高效运维的数字化转型。
在数据中心等新兴行业，这一模式也正发挥巨大潜力。“AI的尽头是能源”，电力与制冷已成为制约数据中心发展的核心因素。为破解瓶颈，施耐德电气打造了涵盖电网、电力设备、芯片冷却系统、预制方案及IT基础设施的全业态端到端解决方案，使电力、制冷、运维、算力等数据在同一软硬件体系中全面整合，设施侧的告警、能耗、健康趋势等，都能直接进入IT的容量规划和应用调度当中，实现从被动保障运行到主动优化能效的转变，帮助数据中心从“能耗怪兽”转向高效绿色的“智能生命体”。
在施耐德电气副总裁、数字能效业务中国区负责人薛毅看来，从统一平台到具体场景，从工业制造到能源管理，施耐德电气的重构逻辑始终一致：帮助企业将碎片化的数字化能力整合为系统化的生产力，为下一步的AI赋能奠定坚实基础。
AI“赋能”数智化，数字化与绿色化协同加速
“解耦”释放了灵活性，“重构”搭建了统一平台，但AI能否真正在企业中发挥作用，关键在于其是否能够嵌入业务场景，切实带来改变。
在施耐德电气的实践中，AI并非独立模块，而是深度嵌入底层设备、边缘控制和顶层应用的系统化能力：在现场层面，智能设备可实现对状态和异常的实时感知；在控制层面，AI赋能的边缘计算使决策更贴近生产一线，减少对集中系统的依赖；在业务层面，AI支持的数据分析和模型优化，持续改进运营和能效。这种分层嵌入，使AI技术不再是“远离现场的云端工具”，而成为企业运营的日常。
例如在生物发电领域，施耐德电气将一键启停、先进过程控制（APC）、设备AI智能维护、智能寻优、AI视觉检测等技术结合，帮助垃圾焚烧站“少人化”运营，提高发电率，推动绿色低碳。在啤酒生产中，施耐德电气通过AI算法及历史数据拟合技术构建数据驱动模型，帮助企业智能调控硅藻土添加量，使啤酒过滤效率提升约20%，物料节省约15%。在金融行业，施耐德电气以AI算法与机器学习，帮助某银行优化数据中心制冷系统，使制冷效率提升约20%，实现末端直接节电31%。
多个行业的实践表明，无论是流程工业中的预测性维护，还是离散制造中的柔性生产与质量优化，抑或能源系统中的效率提升，只要瞄准具体应用场景，基于软硬件架构持续引入AI能力，各行各业都能够最大化AI价值。这对于大量存量企业具有现实参考意义：数智化转型并不意味着“重来”，而是基于系统演进的长期投入。
从更长远看，AI技术要成为贯穿产业的“基础能力”，还需要开放的生态协作：单一厂商不可能带动整个产业升级，深度协作是产业链的硬性要求。施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人熊宜介绍，在中国，施耐德电气为1600多家系统集成商提供技术支持和培训，其中100多家已发展为EcoXpert合作伙伴，有能力为各行各业提供数字化解决方案和实施部署。而面对新型电力系统建设这样的宏观变革，施耐德电气正携手产业链伙伴，将AI等数智化技术与风、光、水、生物质，以及储能和交直流等能源技术深度融合，为能源转型提供动力。
写在最后
数字化转型走到今天，一方面是大量设备和系统的传统积累，一方面是AI等新技术的颠覆式创新，企业真正的决策点不是“用不用AI”，而是如何构建承载AI的系统能力。只有在稳定、开放、可演进的数智化底座之上，AI才能成为企业穿越不确定性的长期能力，而非短期技术热点。
无论是工业制造、能源、交通，还是公共基础设施和环保行业，各行各业都在向以数据驱动、智能协同和低碳高效为特征的新型产业体系演进，这有赖于数智能力在每一个生产环节、每一条产业链的落地与生长，而这，正是施耐德电气不竭推动的转型方向。
